NVIDIA、Alphabet和谷歌今天宣布了新的举措，以推进人工智能的发展，普及人工智能工具的使用，加快物理人工智能的开发，并在包括医疗保健、制造业和能源在内的多个行业中实现转型。
Alphabet的工程师和研究人员正在与NVIDIA的技术团队密切合作，利用人工智能和模拟技术开发具有抓取技能的机器人，重新构想药物发现过程，优化能源网络等。借助NVIDIA Omniverse™、NVIDIA Cosmos™ 和 NVIDIA Isaac™ 平台，来自Google DeepMind、Isomorphic Labs、Intrinsic和X的Tapestry项目的团队将在NVIDIA GTC全球人工智能大会上讨论各自合作的里程碑。
为了支持其客户的研发和人工智能生产工作，Alphabet旗下的Google Cloud将成为首批采用NVIDIA GB300 NVL72机架规模解决方案和NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell服务器版GPU的企业之一，这两款产品也在今天的GTC上发布。
NVIDIA将成为首个采用SynthID的行业合作伙伴，SynthID是Google DeepMind的一项人工智能技术，可将数字水印直接嵌入到由人工智能生成的图像、音频、文本或视频中。
“我为我们与NVIDIA持续而深入的合作感到自豪，这种合作从Android早期就开始了，并且延伸到了整个Alphabet的前沿人工智能合作。”Alphabet和谷歌的首席执行官桑达尔·皮查伊表示，“我对合作的下一阶段感到非常兴奋，我们将共同致力于代理人工智能、机器人技术以及将人工智能的好处带给全世界更多的人。”
“Alphabet和NVIDIA有着长期的合作关系，从构建人工智能基础设施和软件到推动人工智能在最大行业的应用。”NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋说，“看到谷歌和NVIDIA的研究人员和工程师共同努力解决从药物发现到机器人技术的各种挑战，我感到非常高兴。”
开发负责任的人工智能和开放模型
Google DeepMind和NVIDIA正在努力通过内容透明度建立对生成式人工智能的信任。
NVIDIA将成为首个外部用户，使用Google DeepMind的SynthID，该技术将数字水印直接嵌入到由人工智能生成的图像、音频、文本和视频中。SynthID有助于保持NVIDIA Cosmos世界基础模型输出的完整性，这些模型可在build.nvidia.com上获取，有助于防止错误信息和错误归属——同时不会影响视频质量。
Google DeepMind和NVIDIA还合作优化了Gemma，这是谷歌的一系列轻量级开放模型，使其能够在NVIDIA GPU上运行。最近发布的Gemma 3标志着开放式创新的重大飞跃。
NVIDIA在使Gemma更加易于开发者使用方面发挥了关键作用。通过NVIDIA AI平台的增强，Gemma作为一个高度优化的NVIDIA NIM™ 微服务提供，利用开源NVIDIA TensorRT-LLM库实现卓越的推理性能。
此外，这一深度工程合作还将扩展到通过Vertex AI优化基于Gemini的工作负载在NVIDIA加速计算上的表现。
智能机器人的时代
Intrinsic是一家专注于为各行各业制造商提供智能化适应性人工智能的Alphabet公司。目前，世界上大多数已安装的工业机器人都是手动编程的，每个动作都需要经过复杂且昂贵的过程进行硬编码。
与NVIDIA合作，这些团队为Intrinsic Flowstate构建了更深层次、更直观的开发者工作流程，以支持NVIDIA Isaac Manipulator基础模型，实现通用机器人抓取功能。使用基础模型进行机器人技术将显著减少应用程序开发时间并提高灵活性，使人工智能能够轻松适应。在GTC上，Intrinsic还将分享一个早期的OpenUSD框架流连接，用于Intrinsic Flowstate和NVIDIA Omniverse之间——实现在不同平台上的实时机器人工作站可视化。
与此同时，NVIDIA和Google DeepMind宣布与迪士尼研究合作开发Newton，这是一个由NVIDIA Warp框架加速的开源物理引擎，与MuJoCo兼容。通过Newton，MuJoCo将把机器人机器学习工作负载的速度提高70倍以上，相比现有的GPU加速模拟器MJX。
将创新应用于现实世界的挑战
Isomorphic Labs由Google DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯创立，旨在用人工智能重新构想药物发现。该公司在Google Cloud上构建了一个最先进的药物设计引擎，并使用NVIDIA GPU来实现所需的大规模和高性能，以继续开发有助于推进人类健康的突破性人工智能模型。
Tapestry是X的一个关于电网的登月计划，正在构建人工智能驱动的产品，以实现更绿色、更可靠的未来电网。Tapestry和NVIDIA正在探索提高电网模拟速度和准确性的方法。
这项联合努力将重点关注整合新能源和扩大电网容量以满足数据中心和人工智能日益增长的需求所带来的挑战，同时帮助确保电网稳定性。两家公司将评估潜在解决方案，包括使用人工智能优化互连过程，目标是提升能源基础设施规划和现代化，以实现更可持续的未来。
下一代人工智能优化基础设施
基于提供最先进人工智能基础设施的承诺，Google Cloud将成为首批提供最新NVIDIA Blackwell GPU实例的公司之一——NVIDIA GB300 NVL72和NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版。
基于一年前推出的开创性Blackwell架构，Blackwell Ultra包括NVIDIA GB300 NVL72机架规模解决方案和NVIDIA HGX™ B300 NVL16系统。GB300 NVL72提供了比NVIDIA GB200 NVL72多1.5倍的人工智能性能，并且与使用NVIDIA Hopper™ 构建的人工智能工厂相比，Blackwell的收入机会增加了50倍。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell是适用于人工智能和视觉计算工作负载的终极通用GPU，涵盖了医疗保健、制造业、零售业、现场广播和其他行业。
随着上个月A4和A4X虚拟机的预览发布，Google Cloud成为首家提供基于NVIDIA B200和GB200实例的云提供商。现在，A4已经全面上市——A4X即将推出——因此客户可以利用Blackwell的强大性能，并享受Google Cloud的AI超级计算机带来的额外好处。
Google Cloud和NVIDIA合作优化了流行的开源框架，如JAX（一种流行的Python机器学习库）和MaxText，使其能够在大规模NVIDIA GPU上高效运行。MaxText是一个高级框架，用于在大规模GPU集群上扩展大型模型，它使用与NVIDIA共同开发的优化技术，以在数万个GPU上实现高效的训练。
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